基于金融协同发展的安徽省战略性新兴产业绩效研究*

胡云霞

(铜陵学院 金融学院，安徽 铜陵 244000)

良好的金融生态通过信息传导、风险分担以及创新产品和服务模式，增强金融服务实体经济能力，引导资金流向市场竞争力强、有发展潜力的技术和产品，从而促进科技创新[1-2]。技术和资金密集型的战略性新兴产业发展离不开金融的支持和协同发展。作为“润滑剂”的金融业，在促进战略性新兴产业技术创新方面，除了为其提供所需的资金支持外，还可以从风险管理、监管机制、信息处理、创新人才培养以及提高技术吸收能力等方面提供保障[3]。目前，我国高新技术产业科技研发经费占工业增加值的比例只有1.4%，同期美国、日本、英国等发达国家均在10%以上，其中美国高达16.4%，同时我国科技成果转化率不足40%，远低于发达国家70%的转化率水平[4]。这说明我国金融支持技术创新与新兴产业发展的效率并不高，金融体系并未与新兴产业实现协同发展。在融资体系中，直接融资是提高新兴产业效率的主要因素[5]，然而在直接融资受阻的同时，当前以银行间接融资为主的金融体系无法对以中小企业为主的新兴产业企业提供足够的金融支持[6]，出现了新兴产业对资金的需求与金融体系资金供给错配的状况，从而影响战略性新兴产业发展效率。

一、相关文献综述

根据经济增长理论，技术创新和进步是促进经济增长的动力，而技术创新高度依赖金融资本的支持，金融资本的支持是技术变革的关键[7]，当金融资本与技术创新高度耦合时，会带来技术创新的繁荣和金融资产的爆炸性增长，促进大量的新技术转化为新兴产业，最终推动产业结构升级。我国在发展战略性新兴产业上，要注意把握新的技术经济范式的转变，通过机制体制创新，实现金融资产与产业资本的有机耦合。政府要建立多层次的金融支持体系，发挥金融对战略性新兴产业发展的重要作用[8]。战略性新兴产业由于技术含量高、资金需求大和风险相对较高等特点，传统金融模式与战略性新兴产业之间存在资源错配[9]。马军伟[10]、高丽丽[11]等研究认为我国金融在支持战略性新兴产业上总体绩效不高。熊正德对战略性新兴产业的金融支持效率进行分析，发现金融支持效率受不同时期宏观经济形势影响，并认为间接融资并不适合发展初期的战略性新兴产业发展[12]。秦浩明运用协同度模型对广东省战略性新兴产业与金融协同发展程度进行测算，发现二者仍处于无协同或初期协同发展阶段[13]。综观现有文献，金融对战略性新兴产业的促进作用在学术界得到了一致认同，但在考察战略性新兴产业绩效和影响因素时，并未将金融与战略性新兴产业发展的协同度考虑进去。鉴于此，本文选取2000—2015年安徽省时间序列数据，从金融与产业协同度发展角度探究战略性新兴产业发展绩效问题。

二、战略性新兴产业绩效的DEA分析

DEA模型是从最小化投入和最大化产出两个维度对决策单元进行效率评价的方法。本文利用可变规模报酬(VRS)模式的输入导向模型，从创新性和经济性两个角度分别选取投入指标和产出指标，选择R&D经费(研发经费)内部支出、新产品开发经费支出作为创新投入指标，战略性新兴产业固定资产投资额作为经济投入指标。以有效发明专利数、新产品销售收入作为创新产出指标主营业务收入和利税作为经济产出指标(见表1)，对安徽省战略性新兴产业发展绩效进行分析。

表1 战略性新兴产业投入与产出指标统计

由于目前尚未形成标准的战略性新兴产业统计数据，参考杨英、张浩良[14]，卫平、赵良浩[4]11-20，李香菊、杜伟[15]等在战略性新兴产业数据获取上的做法，结合《安徽省战略性新兴产业十二五规划》，以《中国高技术产业统计年鉴》中的高技术产业作为战略性新兴产业的代表，选取安徽省2000—2015年的数据进行分析。样本数据来源于《中国高新技术年鉴》《安徽省统计年鉴》以及安徽省发展改革委员会网站。在投入产出分析中，由于产出具有滞后性，参考现有文献的做法，将产出时滞设定为1年。

DEA方法对投入和产出指标非常敏感，要求投入和产出指标之间具有正相关性[16]，即投入增加的情况下，产出不应该减少。如果投入产出之间的偏相关系数均为正，那么可以认为投入产出数据通过了相关性检验[17]。表2中列出了投入产出项之间的相关系数。其中***代表该系数在1%显著性水平下通过了显著性检验。

表2 投入产出指标的皮尔逊相关系数

注：表中数据通过SPSS16.0处理结果整理得出。

表2的相关系数结果说明，投入与产出指标之间存在显著正相关关系，投入与产出之间表现出较好的同向关系，即投入增加会带来产出增加。表明上述指标体系较合理，符合DEA分析对投入产出指标的要求。

运用DEAP2.1软件对战略性新兴产业效率进行评价，测得技术效率、规模效率及综合效率(见表3)。其中，技术效率衡量的是在现有技术及资源条件下的产出能力，从一定程度上反映了对资金的运用和管理水平，规模效率则用于衡量资金支持力度及规模是否合理，综合效率是二者的综合影响，反映总体资源配置效率，它们的值取1则意味着有效。

表3 安徽省战略性新兴产业2001—2015年效率结果

注：因产出滞后一期，故绩效结果从2001年开始。

从表3数据可以看出，安徽省战略性新兴产业在15个样本年度里有9年综合效率有效，既实现了技术有效又实现了规模有效，并且均为规模报酬不变。说明在给定的资金投入下，安徽省战略性新兴产业产出实现了最优，总体资源配置效果较好，且再增加资金投入，不会获得超额产出，只会带来战略性新兴产业产出同比例增加。2006年、2007年、2011年战略性新兴产业均实现了技术有效，但出现规模收益递减，意味着投资规模过大，一定程度上存在资源浪费。应在适当减少战略性新兴产业投入的同时，合理配置资源以实现资源使用效率的最优化。其余3个样本年度里，既没有实现技术有效也没有达到规模有效，即无论是在资源配置效率、资金管理与利用，还是在发挥规模效应上都没有实现最佳，各投入要素没有实现价值最大化。因此，在这些年度里要适当增加对战略性新兴产业的资金投入，改进资源使用效率。概括而言，在样本年度里，安徽省战略性新兴产业综合效率有效的有9年，占比60%，有6年综合效率值低于1，即综合效率无效，占比40%。整体上安徽省战略性新兴产业整体绩效水平不高，处于中低发展水平。这固然有安徽省整体经济水平不高，产业结构不合理等原因，但区域金融发展水平是否与战略性新兴产业协同发展，也是影响战略性新兴产业发展绩效不可忽视的因素。

三、安徽省战略性新兴产业与金融协同发展分析

协同度是两个系统协调有序发展程度的测度，本文借鉴相关文献[18]36-42，结合战略性新兴产业和金融协同发展的特点，在相关系数法确定权重的基础上，利用协同度模型来测度安徽省战略性新兴产业与金融协同发展程度。假设用Sj，j∈(1,2)表示战略性新兴产业发展水平和金融发展水平子系统，每个子系统内部的元素为ej=(ej1,ej2,…,ejn),j∈(1,2)。定义子系统元素的有序度为：

u(eji)=(eji-βji)/(αji-βji)

i∈(1,2,…，n)

(1)

其中，αji、βji分别表示第j个系统内第i个指标的上下限值。显然，u(eji)∈(0,1)，且其值越接近1，eji对子系统产生的影响越大。

每个子系统的协同度是子系统内部各元素有序度的平均，本文参考贾军、张卓的做法，采用几何平均数法进行平均[18]36-42。即：

(2)

u(sj)为第j个子系统的协同度，其值越大说明该子系统的协同度越高，对复合系统的贡献越大。

假设在初始时刻t0，战略性新兴产业子系统和金融子系统的协同度分别为u0(s1),u0(s2)，在t1时刻的协同度分别为u1(s1),u1(s2)。则复合系统协同度为：

(3)

其中，

一般认为，若C∈(-1,0.3)，则复合系统处于低水平协同发展水平；若C∈(0.3,0.8)，则复合系统处于中等水平协同发展水平；若C在0.8以上，则复合系统处于高度协同发展水平。

参考目前已有相关研究，金融市场发展水平从金融规模、金融结构和金融效率三个方面考量，战略性新兴产业发展水平方面，从成长水平、创新水平、成果转化水平以及空间集聚水平四个角度反映(见表4)。

表4 金融与战略性新兴产业协同度测定指标

金融人才是影响金融发展的重要因素，金融人才多寡反映区域金融发展规模及金融机构产品创新能力，而金融产品创新正是解决战略性新兴产业融资需求与金融机构资金供给错配之关键。考虑金融从业人口数是绝对量，受总人口的影响，本文选择金融就业人口占总人口比例衡量金融规模。直接融资因具有流动性高、成本较低、企业内部管理机制更科学、资源配置效率更高等优势，在推动技术型、创新型战略性新兴产业发展上会发挥重要作用。但就目前我国资本市场结构发展状况而言，以银行等金融机构为主导的间接融资仍是大部分企业，尤其是技术创新型中小战略性新兴产业企业资金的主要来源。故此，本文分别从货币市场和资本市场两个维度衡量金融结构，选择年末存款与贷款余额总量占GDP比例即金融相关比率(Financial Interrelation Ratio,FIR)反映货币市场间接融资水平，用直接融资额占GDP的比例衡量资本市场发展水平，此处直接融资额包括上市公司股票融资额和非上市公司发行的中小企业融资券与短期融资券。考虑到金融机构存贷款总量并不能全面反映其真正配置于支持企业发展的资金量及配置效率，选择金融机构总存贷比反映金融市场配置资源效率水平。

根据表4各指标计算方法整理得到每个年度8个三级指标的原始数据。为消除计量单位和指标绝对值的影响，对原始数据做了标准化处理(见表5)。

为计算系统的协同度，需要确定系统中各指标的权重。本文参考吴勇民[19]的做法，采用相关矩阵法确定指标权重。

确定每个子系统指标体系相关系数矩阵：

(4)

表5 金融与战略性新兴产业各指标值

注：数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》和《安徽省统计年鉴》，其中国家级高新技术产业基地个数来自安徽省统计局各年度统计公报。

表6 金融发展水平和战略性新兴产业子系统指标权重

将各指标值代入公式(1)，计算金融发展水平和战略性新兴产业子系统的各指标的有序度，再将结果代入公式(2)得两子系统各年有序度，将两个子系统的有序度结果代入(3)式，即可计算出复合系统协同度水平，如表7和图1、图2所示。

通过对2000—2015年安徽省战略性新兴产业与金融协同度分析，我们不难发现：安徽省战略性新兴产业、金融两个子系统有序度呈明显上升趋势，尤其是在2009年以后，上升幅度很大，这与中央及安徽省自2009年开始大力发展战略性新兴产业相呼应。但战略性新兴产业与金融复合系统协同度在(-0.02,0.02)之间波动，处于低水平协同度发展水平，即安徽省金融与战略性新兴产业之间暂未形成良好的协同发展机制。

表7 2000—2015年安徽省金融与战略性新兴产业协同度结果

图1 战略性新兴产业、金融子系统有序度折线

图2 战略性新兴产业与金融复合系统协同度折线

四、计量检验

良好的金融生态体系可以通过市场优化资本配置，充分集合资本与信息优势，完善区域金融发展的信用环境，为产业发展提供必要的资金支持[20]，支持战略性新兴产业技术创新，促进科技成果转化，加快产品市场推广，从而提高战略性新兴产业绩效。据此，本文建立了战略性新兴产业绩效与复合协同度回归模型。

Et=β0+β1St+μt

(5)

其中，E为战略性新兴产业综合绩效，S为战略性新兴产业与金融复合系统协同度水平，μt为误差项，β0,β1为回归系数。利用前文综合效率和复合系统协同度结果代入模型，回归结果见表8。

表8 回归模型估计结果

注：表中数据通过SPSS16.0处理结果整理得出，***、**分别代表该系数在1%、5%显著性水平下通过了显著性检验，括号中为相应的t统计量值。

从回归结果看，复合系统协同度对战略性新兴产业绩效有显著正向影响，即二者的复合协同度越高，则越有利于提高战略性新兴产业发展绩效。这意味安徽省金融业与战略性新兴产业之间的低协同度，成为阻碍安徽省战略性新兴产业发展的制约因素之一。

五、结论与对策

(一)本文主要结论

第一，DEA效率测度结果表明，安徽省战略性新兴产业整体绩效呈波动状态，资金综合运用效率不高，战略性新兴产业企业没有充分发挥各项投入要素的最佳效率，在资金管理水平，资源配置效率上没有实现最优。第二，金融子系统与战略性新兴产业子系统有序度均呈明显上升趋势，尤其是战略性新兴产业子系统有序度从2009年开始呈直线上升趋势，反映社会及政府部门对战略性新兴产业逐渐重视。第三，金融与战略性新兴产业复合协同度呈波动状态，2011年以后虽然有上升趋势，但整体协同度不高，仍处于低水平协同状态，即安徽省金融与战略性新兴产业未能实现高效协同发展，金融业发展水平未能与战略性新兴产业对资金需求结构相匹配，成为影响战略性新兴产业发展绩效的制约因素。

(二)相关对策建议

政府及相关部门应充分认识到金融与战略性新兴产业协同发展对提升战略性新兴产业绩效的重要意义。从加强金融改革与创新角度，促进金融与战略性新兴产业协同发展，实现战略性新兴产业绩效的提升。具体可以从以下几方面着手：

第一，打破传统银行倾向大型及国有企业藩篱，建立政策性担保机构，完善多层次风险补偿与激励机制，分担银行等金融机构对战略性新兴产业企业贷款的风险。就安徽省而言，抓住安徽省提出的绿色金融契机，通过将绿色金融纳入到金融管理部门的金融机构体系，提高对战略性新兴产业企业贷款的绿色信贷比例，扩大战略性新兴产业企业的绿色债券发行规模，对投资于战略性新兴产业企业的民间资本及金融机构资本提供绿色保险。鼓励并支持各类金融机构设立以科技型中小企业为主要服务对象的分支部门，加快建立重大科技创新项目绿色融资服务平台。

第二，利用企业股权融资模式，鼓励有资金能力的金融机构以资金换股权的方式参与到企业中，实现既解决战略性新兴产业资金需求，又便于金融机构了解企业实际生产经营情况，增加信息透明度，降低投资风险的目的。

第三，完善多层次资本市场体系。打通战略性新兴产业企业上市绿色通道，降低新兴产业企业上市门槛，完善多层次市场间的转板机制，探索由核准制向注册制过渡；减少公司上市行政干预的同时，完善上市公司退出机制，让那些真正有增长潜力的新兴产业企业获得应有的资金支持和回报，实现脱虚向实，带动供给侧改革；利用电子信息技术和大数据网络，建立战略性新兴产业企业信用体系，健全相关监管体制和机制，鼓励和引导风险资本、民间资本进入创新型中小战略性新兴产业企业；引导金融机构进行金融工具创新，充分利用网络平台，开发适合战略性新兴产业企业特点的融资产品，放宽新兴产业企业发债规模，充分发挥金融对战略性新兴产业的促进功能，提高战略性新兴产业绩效。